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基于GA优化灰色神经网络冷再生材料力学特性预测分析
| 题名： | 基于GA优化灰色神经网络冷再生材料力学特性预测分析 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 杨彦海；董帅；杨野； |
| 关键词： | 道路工程；冷再生材料；力学特性；遗传算法；灰色神经网络；灰关联分析 |
| 摘要： | 通过室内试验测得不同路面结构下冷再生材料力学特性数据,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络模型进行数据分析和预测,采用灰关联理论进行冷再生材料力学特性影响因素(冷再生层厚度和模量、水泥稳定碎石厚度和模量以及土基模量)的敏感性分析。结果表明,运用遗传算法(GA)优化灰色神经网络组合预测值与试验实测值最大误差仅为6.281%,能有效预测乳化沥青冷再生材料力学特性,可对不同因素下冷再生力学特性进行量化预测分析,可减少试验量。通过灰关联理论敏感性分析得到,水泥稳定碎石模量对乳化沥青力学性能影响较大。 |
| 期刊名称： | 公路 |
| 出版年： | 2016 |
| 期： | 11 |
| 页码： | 234-240 |
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